|
|
Absolute deviation, 绝对离差
6 T8 ~6 L' T n& s' PAbsolute number, 绝对数; X5 v+ I7 W# ~1 G- b: k
Absolute residuals, 绝对残差/ N0 I+ D$ I* y' `2 {, J( `
Acceleration array, 加速度立体阵3 Z# K8 k/ y) ?7 R; X& J3 P
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度2 E$ {2 }, I! B' R
Acceleration normal, 法向加速度6 @, F) }3 ]3 z3 T
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
3 g6 f5 e* C4 @& ~8 v1 i: T1 |1 XAcceleration tangential, 切向加速度5 b( ^0 @& q1 e Y
Acceleration vector, 加速度向量6 T' J9 d3 K2 q/ F& V' A
Acceptable hypothesis, 可接受假设
7 v' _: s# E0 ?; ZAccumulation, 累积. a2 }* O% J# |0 x( f9 a
Accuracy, 准确度+ X7 z. S% r; V
Actual frequency, 实际频数
0 ]5 H3 Q/ Q2 ^* A1 k* R7 y* JAdaptive estimator, 自适应估计量
% L' S7 r! } e. b/ }& vAddition, 相加
, e5 i2 q% O. S) x; W% GAddition theorem, 加法定理
5 ~0 e! c' N+ L, V& Q* yAdditivity, 可加性0 j" k" N& t+ r/ i! u0 r! {
Adjusted rate, 调整率8 w" q* ]" H, g3 E' w' ]
Adjusted value, 校正值+ G. @ F7 U* \7 Q O- V
Admissible error, 容许误差4 K5 i: u6 V2 {8 y: I: s- \
Aggregation, 聚集性
# L* T4 f5 a( Q% s/ w( W. R7 XAlternative hypothesis, 备择假设
! M; P7 t3 o; |0 I+ F0 iAmong groups, 组间
! C4 H" G8 r$ R7 h! r* xAmounts, 总量, I. m9 f, t; X% V* N' _, V
Analysis of correlation, 相关分析
I$ ]! k, g2 XAnalysis of covariance, 协方差分析
* q5 C9 [6 F& d! @Analysis of regression, 回归分析
8 f' R8 v; L' p, ]Analysis of time series, 时间序列分析
; V6 D2 v W/ O: r, u3 s4 |Analysis of variance, 方差分析+ {3 d% p- Y& x. p
Angular transformation, 角转换2 K* g0 o- _: b2 D5 D
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析9 E1 d" J" i% d5 ?+ s' J
ANOVA Models, 方差分析模型
, K3 o% Z/ z3 C% e) C, K+ h0 S4 LArcing, 弧/弧旋
' X1 [/ E! v) ^3 u; iArcsine transformation, 反正弦变换& }1 h2 {4 d0 S( T
Area under the curve, 曲线面积
. K1 R! s8 X. f! ^! Z7 qAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
2 o5 c' q4 z# x% B- }1 JARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
$ [# Z/ n7 E/ D- c" y0 q6 M' `Arithmetic grid paper, 算术格纸
1 Y* ]. v6 \3 x. b" V" |0 P. AArithmetic mean, 算术平均数
" {. c0 ?6 b8 D. J6 q8 Q. o8 ZArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
# m& C3 ]1 B$ G% V& t: B5 NAssessing fit, 拟合的评估% R5 P4 l: \1 K0 _5 \1 e1 {
Associative laws, 结合律- Z% |# B! ]8 n) \2 d, V3 q, Z" S W5 W
Asymmetric distribution, 非对称分布1 @, a( w+ S6 K8 W0 G1 r6 ^
Asymptotic bias, 渐近偏倚
7 M S# W* p6 CAsymptotic efficiency, 渐近效率1 q8 V8 N. B; J- e/ b* G
Asymptotic variance, 渐近方差
# x+ W% a# k7 C0 _Attributable risk, 归因危险度
4 t1 l/ g5 d6 r' R% QAttribute data, 属性资料 L6 K7 c/ M/ _6 H; }/ T' G# s
Attribution, 属性( c% p, S6 q+ S7 W* G- D0 \2 }) a
Autocorrelation, 自相关" z8 h2 W- e3 u4 M1 |: W- \: m9 y
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
; a: D9 p# x1 ~* |! g m9 N: lAverage, 平均数4 `1 P$ o5 `% t5 l! n1 l
Average confidence interval length, 平均置信区间长度6 |$ p* ?8 p+ A( N' O7 ~
Average growth rate, 平均增长率
& t$ D$ ^0 L6 K# ^Bar chart, 条形图/ s, E) g9 J8 r
Bar graph, 条形图6 `' |8 O, v ]8 {8 k
Base period, 基期
- i9 l/ D. R K9 V! h3 ~Bayes' theorem , Bayes定理
$ w5 J O* a8 G3 ]+ h3 }8 I% qBell-shaped curve, 钟形曲线
6 V/ Z6 ~6 q( m! z# B! m. Y1 YBernoulli distribution, 伯努力分布
; N. U" }& o0 }! r. W a( X# WBest-trim estimator, 最好切尾估计量
. l3 X' m- [: R8 cBias, 偏性/ v) T9 o, M5 T
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
: `, P2 [5 U( ]2 mBinomial distribution, 二项分布" \. B z3 Q+ Z) f5 y3 P5 U X
Bisquare, 双平方
: ^/ V. J0 Z- P I) Y9 f, @! WBivariate Correlate, 二变量相关* ~! z. h# `3 e% N
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布- W5 {; [4 w5 o1 { g
Bivariate normal population, 双变量正态总体
2 y* Z# B. k" p6 h( bBiweight interval, 双权区间0 y1 t4 S" z; u: ^# \4 D
Biweight M-estimator, 双权M估计量" I# j5 Z, ]6 A8 U1 e: M
Block, 区组/配伍组
3 b: a, n1 N8 u$ cBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包, e3 Q4 V# R4 v8 _6 V
Boxplots, 箱线图/箱尾图
5 d- U/ n; ^0 x G+ ?Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点 z0 w; i2 Y2 l, |' W* T
Canonical correlation, 典型相关
* l, T8 ^8 f' \0 s& F; n. |! }9 ]Caption, 纵标目 G* X# y& P# ~ b- u1 w+ X
Case-control study, 病例对照研究* n: `: w1 B6 y3 E6 X8 ]- P& E
Categorical variable, 分类变量
0 v4 W" Y$ G6 XCatenary, 悬链线
: x$ u% Z- f8 l" FCauchy distribution, 柯西分布
9 l7 o$ D& N: `! c3 ~) N( f1 tCause-and-effect relationship, 因果关系1 _- t* x) w% A: Q& c
Cell, 单元9 I7 `; m4 I7 Q! }7 v; G# k5 S h+ k
Censoring, 终检
/ X4 Y( ]4 @6 z3 y2 F3 fCenter of symmetry, 对称中心
" w$ E$ C! v, _7 j) W% t( R4 [Centering and scaling, 中心化和定标/ K% k1 t: L$ I9 E& V% X3 C
Central tendency, 集中趋势
2 U! p1 I; B9 U( ]$ kCentral value, 中心值
5 \4 a6 E# {, ?; w+ \CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测. S% Z. P' G' s# l* r7 e
Chance, 机遇4 W. d' h7 }0 ?4 }. s
Chance error, 随机误差
( }; d" @0 p0 J" k, c+ m Y- t# xChance variable, 随机变量
) j3 P) h% x* M7 a1 t4 @Characteristic equation, 特征方程3 \7 E" z2 h/ S& z6 I
Characteristic root, 特征根
7 C) ?9 o, b$ [. }" |Characteristic vector, 特征向量( d F3 Y5 _! @2 q* J# `8 J# `
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则5 }, G- K& K' j4 |' w, e/ a. b8 y
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
$ n$ O7 c8 k' t L/ OChi-square test, 卡方检验/χ2检验
5 k- T$ J. t1 K4 {+ sCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解+ n/ P2 F) ?/ F0 g
Circle chart, 圆图
5 c! [) W2 {$ o9 z$ Z$ jClass interval, 组距6 h: ~+ U; `4 a7 L" E) N
Class mid-value, 组中值
! S& x. k$ p, L1 G2 n- GClass upper limit, 组上限
% d. r5 k2 x# p& R; r) j. R# DClassified variable, 分类变量" C# V0 w; D' [2 b
Cluster analysis, 聚类分析) w: t* W0 h1 i
Cluster sampling, 整群抽样
; O( v( X: I+ X' U5 mCode, 代码2 j: v4 J0 M; F2 ^" I
Coded data, 编码数据
' ^6 x( z' y( DCoding, 编码
$ z1 L% u& v% \% ~& ]* Y: X7 g& LCoefficient of contingency, 列联系数
, o; u. O! |" U8 a1 xCoefficient of determination, 决定系数! H" x* ]" V* i" X3 b5 g* g' {
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数- d$ S- Q" P7 ^1 Q- S5 b- K
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
9 l; n7 Q# V4 x1 t) x8 }1 K' oCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数7 z' ~/ B0 {- @- @' I
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数1 A& s. ?0 g+ m& R+ Q4 J1 C7 N, V
Coefficient of regression, 回归系数2 {3 P! X8 v7 I7 o0 V4 w% \" N0 q
Coefficient of skewness, 偏度系数
4 |4 X+ y" Z, c8 G0 Q/ s4 b4 cCoefficient of variation, 变异系数
) W& Q% T G( _8 uCohort study, 队列研究
- K: L- }; y; r5 W7 {2 r5 `Column, 列1 R* Q8 Q$ C1 \; v9 u
Column effect, 列效应6 I7 d' S8 \' \( O" E4 w# l
Column factor, 列因素% T5 y# Y# Y: h4 w- G, }
Combination pool, 合并
9 V5 K0 S/ I/ aCombinative table, 组合表0 J" ?/ {) U3 g6 H( |
Common factor, 共性因子9 c1 {1 c- P. |& Z5 s/ i
Common regression coefficient, 公共回归系数 t5 A/ M4 k; q
Common value, 共同值/ _5 G" U, x( G5 W
Common variance, 公共方差6 O/ n3 r. N1 ~' V6 v: j3 D* f0 |
Common variation, 公共变异
! }' w, E" D4 l+ G: g+ }Communality variance, 共性方差7 h& `1 `" i6 K9 L; d5 z
Comparability, 可比性6 L( W6 s4 F: E) t
Comparison of bathes, 批比较0 t( f' Z: T( O- `: G) V2 L3 m
Comparison value, 比较值" b- ]2 B$ H* \: B- x) N- T1 R
Compartment model, 分部模型9 Q, b( T8 U& A! S6 N# t2 Y
Compassion, 伸缩
) J1 {: @4 e, ], N6 }; H- jComplement of an event, 补事件! V' ^" b' t Z' O
Complete association, 完全正相关' R k0 @: s9 b5 `
Complete dissociation, 完全不相关
1 m K# ?' Z. u- _: Q sComplete statistics, 完备统计量
% U4 D% a% `0 M1 i) rCompletely randomized design, 完全随机化设计
+ j/ I$ W5 e" S7 ?( S& mComposite event, 联合事件
* Q: v$ F7 C4 }/ `: u. }9 X; dComposite events, 复合事件
: b5 S' s" k8 gConcavity, 凹性# C d, C5 R( W6 y I% r+ t
Conditional expectation, 条件期望
1 s2 T2 t+ C- q. u% w8 H. C8 EConditional likelihood, 条件似然0 I/ x6 P9 X% r$ T+ s$ j' H$ K
Conditional probability, 条件概率+ B, J' N7 b0 H. x3 y8 A; E' x
Conditionally linear, 依条件线性
6 f* K' r' c" G* gConfidence interval, 置信区间0 H. K. e2 ^8 I# r, f. C6 S
Confidence limit, 置信限
/ x6 ~0 C0 D( X+ p: U% i# TConfidence lower limit, 置信下限
/ G$ H3 |+ I" h6 f. dConfidence upper limit, 置信上限
8 X6 U& v) f# G2 {5 UConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
$ \1 X/ o+ v! I% @0 H% tConfirmatory research, 证实性实验研究
- J, `5 v9 @( j mConfounding factor, 混杂因素+ S2 \6 c2 E/ `
Conjoint, 联合分析
" S6 m, h2 ]; n. T# `Consistency, 相合性# a9 V' P, I8 }. y1 d/ J
Consistency check, 一致性检验
4 f. X; ], z v2 s! L K+ WConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
! \. K* x3 h X. QConsistent estimate, 相合估计
# h |4 w. Q7 O' C# w3 w" J# gConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
" E. R; K- a2 i# J6 sConstraint, 约束# u( D$ L7 @' G X ?" \: w
Contaminated distribution, 污染分布
) u) v/ @ q7 ]) M/ H2 e) I. _Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
3 X* \# ?3 }, W9 AContaminated normal distribution, 污染正态分布* X8 ]7 q$ @) X M
Contamination, 污染, w# a7 a" t1 m7 _+ m7 x
Contamination model, 污染模型, ]2 q- d4 y6 ]1 @
Contingency table, 列联表1 n0 \6 r8 R; s ~$ [
Contour, 边界线
5 A1 I( u T! f3 uContribution rate, 贡献率6 [& @ q0 c7 w' F1 t
Control, 对照
5 w2 Q, k! D5 Z% Z4 X1 u, z/ JControlled experiments, 对照实验
2 |2 O. q) Z5 u6 j, OConventional depth, 常规深度& ` x$ h \# [2 O% b
Convolution, 卷积
% S& H; M6 U+ d! x3 ^Corrected factor, 校正因子6 l- l. ^% W" K( q$ L
Corrected mean, 校正均值& E- _6 G/ h! E& Q
Correction coefficient, 校正系数
- Q. \+ `$ I. f! M: A! l% fCorrectness, 正确性
0 b+ H6 I* o8 jCorrelation coefficient, 相关系数
# x+ V8 H) P8 d+ U( M. k3 |0 MCorrelation index, 相关指数* _/ [; {1 p% A& Q! J9 g4 M0 |
Correspondence, 对应
, x3 |0 N2 p, y: ^1 ?Counting, 计数+ c, q5 {* s4 L8 P
Counts, 计数/频数7 X1 M5 A4 a( i: N% J% G' m
Covariance, 协方差
4 u, b1 ], A+ H) ~* BCovariant, 共变
/ z6 M5 S9 Y1 F, s4 a% S; JCox Regression, Cox回归
" }, A: ^. n1 H+ Q) v: t% Y0 M/ DCriteria for fitting, 拟合准则8 X2 Z. j9 j9 H6 n9 W" S' o6 z
Criteria of least squares, 最小二乘准则
W% I. |" v6 S9 w. a) p% [Critical ratio, 临界比5 X5 r3 A- F$ {3 a& Y: ]& s
Critical region, 拒绝域0 M" j' v! [. \% Q
Critical value, 临界值: ^+ o) G( a( ]
Cross-over design, 交叉设计
- o7 Y* d, i! A0 k8 [, _0 ~5 f; L4 nCross-section analysis, 横断面分析
- e' @$ \1 `+ }2 t8 b; uCross-section survey, 横断面调查- g F) A# m- V; p* W4 H# A
Crosstabs , 交叉表 % ?7 _$ B* d1 s0 j9 U2 m. d1 p- @
Cross-tabulation table, 复合表2 ]% o( o7 E' v& b% O8 h+ P
Cube root, 立方根
( Q+ {+ Y: M* ~2 dCumulative distribution function, 分布函数
5 E! Q9 {/ B+ M1 @Cumulative probability, 累计概率& j l4 s9 a8 v$ _9 W7 J: ~
Curvature, 曲率/弯曲
0 L3 \8 [3 [4 }/ a8 M5 o, hCurvature, 曲率
; n- Y L* T$ [Curve fit , 曲线拟和
6 \! C) |4 O. q( bCurve fitting, 曲线拟合# ^3 u5 \% t3 [" c9 c( N/ [4 R
Curvilinear regression, 曲线回归
4 H8 I- T1 M, k0 j" ACurvilinear relation, 曲线关系( G+ }; q/ F5 w6 Q9 e
Cut-and-try method, 尝试法, {; b0 Q7 g; \4 X/ K. S0 ^5 g) S
Cycle, 周期
; S9 {& F. x6 ~- f9 H! R0 gCyclist, 周期性# k9 ?. P, L" L3 Y: D
D test, D检验: k% p+ M7 ~% A% c G1 e4 |
Data acquisition, 资料收集 G8 T1 }/ o3 R2 P8 C# w
Data bank, 数据库% `1 [' j% x P: A, Y
Data capacity, 数据容量. [7 d7 l* O* P, j: L: E/ m4 m% ?
Data deficiencies, 数据缺乏
. D0 W2 `4 l6 Z1 [8 A4 ZData handling, 数据处理
* ~1 ^/ q- e9 }6 gData manipulation, 数据处理3 e0 F% [# {0 G2 F
Data processing, 数据处理$ a* F* m& I% l1 r- a
Data reduction, 数据缩减
; [. `: ], z" K$ TData set, 数据集
# N; c9 I" r l& PData sources, 数据来源
) E5 U2 e( f7 j$ P- AData transformation, 数据变换
7 [5 b7 n. w: b5 }* [: r, T; n6 _Data validity, 数据有效性) E* n6 p- ?0 x0 ~- C( K. O
Data-in, 数据输入# m! I, c# N2 u% ]4 b
Data-out, 数据输出7 k; }6 [+ z0 a+ Y7 ?2 \
Dead time, 停滞期' w+ }, s J0 E# \
Degree of freedom, 自由度
' e; C8 i7 i$ sDegree of precision, 精密度
" s9 \4 X; N/ l! c( A" w* HDegree of reliability, 可靠性程度; ^$ f" @% d1 e8 j' v$ o
Degression, 递减
. ~$ ?" L8 F# T u; e" C2 nDensity function, 密度函数+ |/ a% A3 k9 r4 v. O
Density of data points, 数据点的密度! z* {% G w8 Z0 B- d4 W! ~
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
! b- [8 l( V7 M$ \Dependent variable, 因变量) z& e, d0 ^2 A5 g) h q
Depth, 深度4 F) T( o+ h2 \" D3 ]' D
Derivative matrix, 导数矩阵
) `& w* c T" E0 M2 T' X) WDerivative-free methods, 无导数方法) [' m9 h; j; h: Q0 U
Design, 设计
4 X, Z2 ]7 [/ I; F4 _; RDeterminacy, 确定性
! R: P/ {1 G( |9 P7 VDeterminant, 行列式: R1 }& @! n% P# C) ~8 ]
Determinant, 决定因素
" W& ?' J+ S# BDeviation, 离差3 ?) }& X A8 v W: n
Deviation from average, 离均差
$ t* @$ v1 x, |, C, [3 p6 L, jDiagnostic plot, 诊断图
1 Y/ f; k- F% @2 L6 UDichotomous variable, 二分变量
7 C: O+ W2 t& b- j8 UDifferential equation, 微分方程
$ T; u# y; Z# { f7 ]+ l rDirect standardization, 直接标准化法! i3 f/ g: N/ g. k- `, c
Discrete variable, 离散型变量8 C0 j3 n' ^4 J
DISCRIMINANT, 判断
E% { H4 o6 Y) t! e4 F; YDiscriminant analysis, 判别分析$ |; h& R4 e9 k4 t* S# d/ V1 r- S7 a
Discriminant coefficient, 判别系数
$ P2 L& m( v3 D) o1 f' d; k9 kDiscriminant function, 判别值% C, [% r/ R2 f; T$ M) ]8 `6 v
Dispersion, 散布/分散度
" i" Q# V8 G, F2 [Disproportional, 不成比例的/ X- Z" H. W- a) z
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量 P4 r: ]+ W2 t) c# n' i9 h9 W
Distribution free, 分布无关性/免分布
+ S+ ?0 `, U5 D s6 Z: C7 G3 EDistribution shape, 分布形状7 c) D# q# Q2 D% e0 I V+ h
Distribution-free method, 任意分布法
9 g: W0 t! N1 F2 n2 A! nDistributive laws, 分配律
, Q( ~4 I8 [7 n/ I3 `: nDisturbance, 随机扰动项! [) ~& t* Z+ b( D7 h
Dose response curve, 剂量反应曲线/ R; e9 r8 w* P1 f
Double blind method, 双盲法* k, _$ R; L7 E& ^! a1 U4 ]
Double blind trial, 双盲试验
$ k& `! b4 d. P3 }' _( n$ _Double exponential distribution, 双指数分布9 x% q( C; Z# E% X3 V
Double logarithmic, 双对数1 l8 J+ p: O; n6 k
Downward rank, 降秩
A# j; `2 h I. D; i9 J& aDual-space plot, 对偶空间图
/ C! n% i$ f" r4 l1 B6 f1 h. LDUD, 无导数方法
0 w6 u$ U8 V& g- G$ k4 d% uDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
) a# q, g: f" T' ^1 |6 S/ ~0 z+ mEffect, 实验效应% K f( T0 O; J# D
Eigenvalue, 特征值
1 s1 `) z3 Z; L# y0 I( SEigenvector, 特征向量# r7 Y& Q2 Z. T8 ]
Ellipse, 椭圆0 Q* j( j7 i* Y1 q4 {
Empirical distribution, 经验分布
3 ?; p7 J$ w8 Y5 b+ U" u# G" lEmpirical probability, 经验概率单位
0 }1 ^; |! y* D9 \) Y8 [Enumeration data, 计数资料0 V1 S8 O. i: l
Equal sun-class number, 相等次级组含量
& d8 x( R! I3 j" Q% ~Equally likely, 等可能
- c1 `3 j \. T* SEquivariance, 同变性
& s* k- V2 Q8 s. S, [, bError, 误差/错误1 G# D. t' r% W) N
Error of estimate, 估计误差
, Q) y7 A- W* R# q; O8 {Error type I, 第一类错误' W5 K9 ^9 p6 [: n& J
Error type II, 第二类错误
0 p, }9 r! t& W5 u3 O% ]Estimand, 被估量2 N* b1 V) x E' x
Estimated error mean squares, 估计误差均方# G6 m, c+ j$ u4 f" k# }6 F
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
5 c& f, z: p# {Euclidean distance, 欧式距离- y/ Y3 y- `- I. i
Event, 事件9 S9 P& o3 R4 s% t( ?
Event, 事件
- q; q6 Y! X, D! N7 }% LExceptional data point, 异常数据点# m4 u: D7 ~% V" [6 e2 {7 u, M0 p
Expectation plane, 期望平面1 ^; c# N& {! e
Expectation surface, 期望曲面7 ^1 a$ E0 y! b
Expected values, 期望值
' a) X! @& E; a# D; Y2 |Experiment, 实验
% I3 A; I1 i- R9 |9 a/ BExperimental sampling, 试验抽样% \/ r4 `- Z, d, d6 _1 P
Experimental unit, 试验单位8 [% \4 w( [6 U. j- [( x$ Y5 `& e
Explanatory variable, 说明变量
, Z- N, o9 S& k) ^. FExploratory data analysis, 探索性数据分析
6 @+ g3 u* r5 a4 PExplore Summarize, 探索-摘要
. `2 c1 {# U7 L% \7 v" K! M4 sExponential curve, 指数曲线9 | J: Y# U1 \7 U8 ]9 ]
Exponential growth, 指数式增长. Z5 {9 O- F+ H# V: [, A
EXSMOOTH, 指数平滑方法
( D, m5 o Q# z, y! O, ~& [3 @; x {Extended fit, 扩充拟合
# A( x/ o: P% a& U; a! JExtra parameter, 附加参数, |& J+ ^6 u3 d8 T2 A+ I6 b; Y$ l4 G
Extrapolation, 外推法
- |4 S. c, `* BExtreme observation, 末端观测值
( e3 Z3 T3 u3 [. i+ X6 n( zExtremes, 极端值/极值1 S5 }) R. K5 u- j" x8 ]
F distribution, F分布/ D0 `2 X- a4 |& q" e9 F( P
F test, F检验# I, R, a/ l; E6 Z x# T+ ~ _
Factor, 因素/因子
" g5 g. S# p" S. d0 r7 x! _Factor analysis, 因子分析/ e. l4 m; X# Z9 {' b g% }
Factor Analysis, 因子分析
* T. Q5 r1 c' [' @5 ~Factor score, 因子得分
' \1 T, w ^; a; XFactorial, 阶乘# E P: C1 K. @# _& H, y6 V$ Y
Factorial design, 析因试验设计% M3 b5 r/ Z) W+ I+ T3 O7 E
False negative, 假阴性
) o$ [, A, x+ NFalse negative error, 假阴性错误& p; ]7 J7 n: v0 k$ |: @
Family of distributions, 分布族
( u! f" p/ a9 v; \# q( L6 cFamily of estimators, 估计量族 Y+ x4 J) I5 y; x7 D1 @- g+ m6 @2 e
Fanning, 扇面
" W* b8 ]2 d' K: i( a$ KFatality rate, 病死率
# D8 s A w f6 s. W* n: a6 kField investigation, 现场调查4 @: v, \" ^) ^: r6 b
Field survey, 现场调查1 A( c/ B1 L- a3 Q
Finite population, 有限总体: O l: Z: s0 v0 M n
Finite-sample, 有限样本: y6 W. ~, \2 D2 K# O, e
First derivative, 一阶导数
+ j* | K. M# U2 [9 e" o/ @First principal component, 第一主成分8 I" a9 l& ], K) P
First quartile, 第一四分位数) _- N) n& q9 Q {, \; H
Fisher information, 费雪信息量
$ |- C! L O4 j+ sFitted value, 拟合值) o j" Q1 Z7 U R: J' w* D
Fitting a curve, 曲线拟合$ P8 p) t5 U+ J" ~/ w- w6 o! [
Fixed base, 定基
1 J5 }3 {% E) X8 }Fluctuation, 随机起伏* N3 M* n# L5 `6 E% H2 }
Forecast, 预测- L7 D* g/ Y6 ]; [& g. V& P
Four fold table, 四格表8 ]" \7 C, D; E. ?) w0 ^7 j# ]- G! J
Fourth, 四分点
: \3 l9 n( ]5 a) i# S3 P3 T+ {Fraction blow, 左侧比率
$ n4 @6 M# E! l5 B* |Fractional error, 相对误差8 H& U+ N- b- P' Z' O ^+ M+ H
Frequency, 频率% G7 P1 B3 d: V. W- \
Frequency polygon, 频数多边图
5 z3 Q. J u' N6 g( oFrontier point, 界限点
: f; `( ]2 K0 t/ E5 B' e6 Z- JFunction relationship, 泛函关系. R& s- F6 o+ G& u s% {
Gamma distribution, 伽玛分布
k7 x) n$ n- K3 A# PGauss increment, 高斯增量
7 y P0 A: k7 N/ g, b% tGaussian distribution, 高斯分布/正态分布
% v/ p! J7 |2 I* KGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量5 n) a6 y& W. c+ z4 h
General census, 全面普查
4 R3 Q0 ~0 C5 J7 w& r' \& V m. b+ B: ZGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 # C L; h1 G) Z* b( o+ q# _
Geometric mean, 几何平均数( ]' S. U2 M" H8 V6 K
Gini's mean difference, 基尼均差
$ x, P" z% d' Z( X; qGLM (General liner models), 一般线性模型
$ e* F9 |! p- e' x% L/ BGoodness of fit, 拟和优度/配合度) u5 C2 \' ]5 t
Gradient of determinant, 行列式的梯度, o9 Z2 g- Q$ ]' ?+ ~
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
p, [' w3 Q& f& MGrand mean, 总均值
; z/ L2 k" O9 rGross errors, 重大错误* W2 v, O* m* x* j K- N2 z3 U
Gross-error sensitivity, 大错敏感度5 Z$ \5 x5 ^) w! k! C; x/ Q. D
Group averages, 分组平均1 h$ Z! B, Y( X' e
Grouped data, 分组资料5 E4 R9 X( h( ^ J4 A2 `( f
Guessed mean, 假定平均数
4 t1 \$ K/ Q7 R. `) C! F6 |, DHalf-life, 半衰期, e$ h4 Z9 N0 G2 B: _! u& B
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
0 e( X& p( g9 ]1 N0 p) rHappenstance, 偶然事件
7 R6 Y0 o' z, I* p bHarmonic mean, 调和均数
" Y# ^: c& o) N, T6 r4 y" dHazard function, 风险均数
% W' g" `( [0 o& |Hazard rate, 风险率
: j* B; f7 `; }6 hHeading, 标目 . |; C6 t. v2 \
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
- r7 ^7 a! a1 Z& S: YHessian array, 海森立体阵
3 [4 I* M+ @" W3 D) HHeterogeneity, 不同质2 }- D2 ]6 `$ I" J' i9 I8 T
Heterogeneity of variance, 方差不齐
; C# B2 p i; u, e- e6 iHierarchical classification, 组内分组
/ _. y1 b) a3 d. I) p& z* _/ SHierarchical clustering method, 系统聚类法! K3 r' x/ b& f* T C6 y
High-leverage point, 高杠杆率点5 U/ \! }- ]; u5 A* \5 S( U
HILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
1 o" X2 n3 b( f, K. Y$ ]$ k" b+ k# hHinge, 折叶点* R1 S: d+ {& [% ]& f" C
Histogram, 直方图
1 I9 @* E. O* D8 X* iHistorical cohort study, 历史性队列研究
; [! e6 r, Q( d: u& lHoles, 空洞
' Q, ?8 }+ P/ D7 A: k F# N8 [HOMALS, 多重响应分析: E: \/ P, ?7 Y3 h/ r
Homogeneity of variance, 方差齐性
7 f7 d, U5 E3 s6 |2 @5 v+ jHomogeneity test, 齐性检验 T& t! N* n; {2 @
Huber M-estimators, 休伯M估计量
' I& j5 B$ p; w" t7 ZHyperbola, 双曲线
* {9 `" |( X& xHypothesis testing, 假设检验5 S* t" H5 d6 z J" g! e
Hypothetical universe, 假设总体 W! Q& O4 [5 l; I" ^9 N
Impossible event, 不可能事件3 r5 y! [6 ]8 _8 o
Independence, 独立性
8 d6 V3 J3 y$ v. ^. G6 v4 y) W$ N7 MIndependent variable, 自变量3 Y9 d; d4 I! ]
Index, 指标/指数 J, y" m% b* l% ^2 D- c
Indirect standardization, 间接标准化法
3 K2 j1 x( r( rIndividual, 个体& a) k" }" Q( s( L) ~6 ^$ B
Inference band, 推断带; g' N+ k8 w% p
Infinite population, 无限总体
& q6 p5 [0 @) r7 }Infinitely great, 无穷大* m6 V. @; o1 B* j
Infinitely small, 无穷小9 f# ?, G0 G) q% F( i
Influence curve, 影响曲线/ @1 e4 s8 _2 y
Information capacity, 信息容量
# G7 v; i; E5 N+ m r! H' BInitial condition, 初始条件$ w. l* [ P1 d; j7 @4 @, U0 t
Initial estimate, 初始估计值
5 `) P! m1 w% B9 _% K8 ?* F* ?Initial level, 最初水平4 c/ ?) Z$ t8 ^5 S" s) o: N7 q
Interaction, 交互作用
6 e" \# C t# {- [" @Interaction terms, 交互作用项
, w' y, T3 Q1 a/ W: F) `Intercept, 截距2 R8 r1 D- ~8 h0 {4 d+ w' w
Interpolation, 内插法% X$ }4 J- t. L; P; ?+ p
Interquartile range, 四分位距
* E0 m, r$ A2 S6 lInterval estimation, 区间估计. y; F4 R, S: h6 g, K1 D
Intervals of equal probability, 等概率区间8 K8 t9 q; |7 `8 C7 m# D* p
Intrinsic curvature, 固有曲率
, H8 c' ?4 F8 {) R$ ]4 k. l. Z+ L- Q8 Y# qInvariance, 不变性0 q$ z2 z) _* T7 M) j
Inverse matrix, 逆矩阵* \3 C( Y% C+ T$ N
Inverse probability, 逆概率1 u) D- A- d+ e O6 L1 B* \
Inverse sine transformation, 反正弦变换$ S9 o) G% S; o2 j
Iteration, 迭代 d0 F; H& G& Q# f+ v: S
Jacobian determinant, 雅可比行列式
1 ^! S# |1 L3 X* n" K# c3 PJoint distribution function, 分布函数' ^" h' a7 f: _7 e7 l3 o, Y! _8 q
Joint probability, 联合概率: i. }" u' V4 p% c* ]+ @
Joint probability distribution, 联合概率分布
( k7 D# L: y7 l; a" j6 wK means method, 逐步聚类法9 e1 {1 f3 R: a2 R) ~$ H" a$ k
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
$ x" f S; L2 C' B4 J U# c4 K" QKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
. o" j6 [7 }* r$ PKendall's rank correlation, Kendall等级相关
! S( Q5 N7 Q5 O+ m1 d& g% Y- M3 g3 iKinetic, 动力学
* {4 Z8 M u" `- @8 U8 W. p& GKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
" z! @' W; p \6 d8 A( o eKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验- l1 H- v% A9 L
Kurtosis, 峰度+ _( B$ ~* B3 l2 M. v2 n
Lack of fit, 失拟
1 Y1 g9 h6 b" P& tLadder of powers, 幂阶梯+ {5 D2 K' t, R( R* Q
Lag, 滞后
1 `8 ^6 q. E0 kLarge sample, 大样本6 V6 M' j v6 j# G
Large sample test, 大样本检验) `( J# {4 p! {! v& u$ z
Latin square, 拉丁方" S# @6 z! v; ^
Latin square design, 拉丁方设计5 u V( Y* h! }- r% q
Leakage, 泄漏
5 \! m$ W0 x; ?9 V# y( K W# QLeast favorable configuration, 最不利构形7 A5 b7 g" J7 s( p3 C# @4 G: \
Least favorable distribution, 最不利分布
4 c0 `# X9 Q8 d7 O2 [$ s8 \& B; e6 ?Least significant difference, 最小显著差法* b9 c; ] o6 U+ s
Least square method, 最小二乘法* p7 Z3 Z& w1 w4 J% z
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
' g* T+ P* _' T/ w) v. u0 _ b6 ~1 d `Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
; |8 F% M6 q: p* J+ U" U# mLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线" Q( `! X: j9 Q& J9 i
Legend, 图例3 K% p$ |0 d; j
L-estimator, L估计量
: O( f. @6 Y& c' VL-estimator of location, 位置L估计量
, ^( x( d6 }1 Q+ u% JL-estimator of scale, 尺度L估计量
! S$ |* e8 W$ aLevel, 水平
) @2 f! H, Q9 M d0 [0 P: {$ n9 ALife expectance, 预期期望寿命( u! l' k5 I* R6 K
Life table, 寿命表- `9 E# s1 {5 S$ i
Life table method, 生命表法3 o0 A$ v+ o- w* r$ [: L) H
Light-tailed distribution, 轻尾分布
8 z# {3 X; K, DLikelihood function, 似然函数
: i) B4 B& K9 R7 JLikelihood ratio, 似然比$ ~5 B5 G; n0 W6 ~2 v2 }; N, M% A
line graph, 线图
9 a' ^* @, v2 y1 zLinear correlation, 直线相关6 [5 }5 ^' i) Q, @& r# w( u
Linear equation, 线性方程* ~1 q, A" u& b
Linear programming, 线性规划
& \8 V( q) n5 E, ELinear regression, 直线回归
6 U0 z: Z: }; V/ X7 VLinear Regression, 线性回归
5 C$ z& M' d8 h0 u# \% TLinear trend, 线性趋势
0 o# ~' B9 a: H+ S1 m2 }2 PLoading, 载荷
2 {1 H8 ^" A' g( r: @* rLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性/ t( |& [, m& o6 _4 x- A
Location equivariance, 位置同变性
& Z& Z7 o2 E0 R* o! q% gLocation invariance, 位置不变性
! ?) b" {4 |- LLocation scale family, 位置尺度族0 l* G- D" U' c" W/ N8 h# s) w
Log rank test, 时序检验
+ b! P1 ^6 G. S7 J+ ^$ [7 DLogarithmic curve, 对数曲线
+ Y/ H4 @- }# p) y7 c9 Z) J- E! m4 m- n- hLogarithmic normal distribution, 对数正态分布* K1 a$ C" b, W F% Y# P( j. Z( G
Logarithmic scale, 对数尺度
( }% _; [. D! c xLogarithmic transformation, 对数变换
, ^( r, G7 {2 yLogic check, 逻辑检查
# B, O2 C8 t( K. {Logistic distribution, 逻辑斯特分布9 b& o. l; D: M3 k# E
Logit transformation, Logit转换: b7 I: |; g& {8 c* }3 L
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
1 x8 U1 F& m- ?, O6 N9 o' x# }Lognormal distribution, 对数正态分布7 y0 @2 T* q% E+ t+ j' G
Lost function, 损失函数( D, t0 {/ d7 I8 T# ?5 D! w/ E0 H: u
Low correlation, 低度相关
9 e7 C1 X4 ?: `$ F6 ILower limit, 下限6 W# @! ~8 }6 K8 F% a9 N) y
Lowest-attained variance, 最小可达方差
# a2 W* ~; b8 t! A- q* RLSD, 最小显著差法的简称( a+ Y" y: T( ~. A" B2 \
Lurking variable, 潜在变量
0 T7 p. ~1 l2 G0 i$ zMain effect, 主效应
! V, J, v- x! h ]3 |Major heading, 主辞标目
$ L' {8 e6 y1 `' d5 a4 Q& N# r; kMarginal density function, 边缘密度函数6 t9 q# M F# I# J7 ^' k0 i: `
Marginal probability, 边缘概率2 o2 o) X( h8 L2 `; Y& U7 K. W1 f
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
, U& G5 \8 @/ c* T/ X1 w/ [& x' OMatched data, 配对资料
/ u2 w/ \- k* h; y. s FMatched distribution, 匹配过分布% F, R. l, L% b4 [
Matching of distribution, 分布的匹配+ E; c! `/ _1 S0 E5 M
Matching of transformation, 变换的匹配
& V$ l0 Y( K+ M# H/ c7 h5 dMathematical expectation, 数学期望2 J) w& I7 I/ {+ e
Mathematical model, 数学模型
. P8 p8 ^0 x$ p6 l- m sMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量
# ]3 A1 x8 w) C. z8 P3 t; B& e1 VMaximum likelihood method, 最大似然法4 Q0 \1 S+ \5 U# N+ T
Mean, 均数
" e1 r" y- w5 H4 q! I/ t- UMean squares between groups, 组间均方
9 I: A- X0 [% I4 k9 `Mean squares within group, 组内均方0 |) z" H) M/ p% d1 r
Means (Compare means), 均值-均值比较 E5 Z+ R' H E8 @9 P3 S" u$ s
Median, 中位数, g. H) |) O0 g( `) s8 M8 i
Median effective dose, 半数效量
% |6 j& Y6 C* t+ i; r% m8 W7 i6 bMedian lethal dose, 半数致死量
$ b' S, I2 R% n0 {2 R! C) fMedian polish, 中位数平滑
8 Y5 z4 {" f# v3 yMedian test, 中位数检验
% _, b9 k3 K4 e4 _Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
6 w, m9 I7 G a9 y, S- ~Minimum distance estimation, 最小距离估计
8 ~# B9 g4 W! h6 s, IMinimum effective dose, 最小有效量: \5 s: D4 K5 }% I/ e
Minimum lethal dose, 最小致死量
2 `3 v8 R, ~/ ?7 B1 M1 kMinimum variance estimator, 最小方差估计量
9 ~' }4 j2 d! W' a) ^' X& u' {3 rMINITAB, 统计软件包
) ]3 u1 F1 J$ m" YMinor heading, 宾词标目
6 Q! X$ _, F6 a2 n: ?5 wMissing data, 缺失值
; q6 H. W( B' E" e3 d; f4 HModel specification, 模型的确定
% l( [0 s9 v a& h7 ~: NModeling Statistics , 模型统计9 \4 G' x! N/ y4 d% f% E
Models for outliers, 离群值模型
1 J0 V% M: f1 K' Q- V$ Z! h2 TModifying the model, 模型的修正5 B D7 }' A9 [8 J
Modulus of continuity, 连续性模
# v' }; k9 Q8 w) `Morbidity, 发病率 ' O) W! Y, S3 F( n9 u: x
Most favorable configuration, 最有利构形
' a0 a8 p' z9 e* pMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
9 s5 D: c# W$ g# W; ?$ vMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
1 K: c9 v. z' I) E9 ~1 z IMultiple comparison, 多重比较/ c \; A5 p, t' I: H0 N
Multiple correlation , 复相关% ^$ V% j! l4 x3 `
Multiple covariance, 多元协方差. e! V* i& X! q$ A1 x
Multiple linear regression, 多元线性回归
+ J( {( r. Y+ k6 r; E3 s1 ?: n. HMultiple response , 多重选项
+ c' u3 U' G" D- T2 w8 o S0 x& KMultiple solutions, 多解0 F, G* B$ h0 s9 [: z" r4 y
Multiplication theorem, 乘法定理
: a" z$ [/ M: C6 H" \) YMultiresponse, 多元响应( W* h, O1 ~- S
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
8 G+ l' v6 ]7 b& {- h: K LMultivariate T distribution, 多元T分布4 `* r3 G4 w! j7 e5 Z
Mutual exclusive, 互不相容* l8 j, A) ^7 u* P! I" l9 l7 R2 u
Mutual independence, 互相独立! U2 F8 }! ^% ?) e2 t
Natural boundary, 自然边界
( A3 G9 i* M4 m6 s# x# d+ ANatural dead, 自然死亡* N8 a( i- d$ c: n8 v
Natural zero, 自然零
, I% h; N! z1 n% g( D" Q0 XNegative correlation, 负相关" Y% d6 T) m O+ `3 X
Negative linear correlation, 负线性相关/ \3 W6 c2 S2 ^/ U. X5 G" c) B
Negatively skewed, 负偏
8 V8 a i v; ANewman-Keuls method, q检验( w1 |0 B9 u9 \8 X0 S1 S
NK method, q检验
3 F% n o) r; S. ~- a& N+ N7 rNo statistical significance, 无统计意义
2 W6 }8 B/ X( m, x8 v9 L: ~Nominal variable, 名义变量0 q5 N& {9 K& D( I0 ^+ ~
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性4 J" `1 ^' ?' P% m! c0 ], J
Nonlinear regression, 非线性相关8 C9 P+ O V+ o" Z9 \
Nonparametric statistics, 非参数统计
0 R6 n' ~! E3 k) F% {% m# N9 CNonparametric test, 非参数检验
9 Q5 o! X* S0 Z9 _( U; eNonparametric tests, 非参数检验2 }9 j1 ?/ E3 u! P, f0 T$ [1 Z
Normal deviate, 正态离差/ z7 `* v- S( a" }3 P8 i
Normal distribution, 正态分布
( e6 `5 M8 r/ k/ W$ h4 _Normal equation, 正规方程组
( T G% a4 y. [( S, T9 Z' YNormal ranges, 正常范围- v$ H9 d4 o% G; R5 n3 T2 t2 m
Normal value, 正常值
( K. M. m+ F9 {. |; ~Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
' R& U1 h1 h4 t' ^+ q8 N4 INull hypothesis, 无效假设 / [" n+ O2 K1 s1 z
Numerical variable, 数值变量
2 V h/ |4 T3 t D$ }Objective function, 目标函数
: V2 n5 v1 q* M1 P. tObservation unit, 观察单位6 C9 g! R" W; S' @
Observed value, 观察值6 h2 g9 |' r7 p0 [& Z# h4 c, L
One sided test, 单侧检验
3 U( H1 Q+ P- z1 zOne-way analysis of variance, 单因素方差分析' `9 x+ P6 x' B" z/ f! D
Oneway ANOVA , 单因素方差分析
: a4 c7 o! j8 R3 `0 oOpen sequential trial, 开放型序贯设计4 ` j6 K3 U- k1 P+ I
Optrim, 优切尾
1 u+ y4 f e8 L2 h& MOptrim efficiency, 优切尾效率( B* [6 H5 f7 I: j6 p
Order statistics, 顺序统计量
) @* Z1 Q% B, L jOrdered categories, 有序分类
! C, S3 U, D; ?* Z5 P* _ MOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
) |1 L: I; ]3 l) Y3 i M9 ]Ordinal variable, 有序变量
) r7 B: [' J# z0 m$ Z( {& }Orthogonal basis, 正交基
Q! B! ?; j% g: g( G% ~Orthogonal design, 正交试验设计
, a* g" D" Z. M7 c" i/ \: sOrthogonality conditions, 正交条件; v3 V- M5 _5 A) A- c% X! L6 V; [
ORTHOPLAN, 正交设计 . Y4 M4 _+ U+ P" z) K( L( e. a( \6 ]
Outlier cutoffs, 离群值截断点* z& Q/ r0 v3 q1 Q& D4 q
Outliers, 极端值
6 R# d9 t5 b1 x8 V. pOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
4 r+ S; f$ H) i; NOvershoot, 迭代过度
& ?' b s: w$ V$ t+ iPaired design, 配对设计7 `. {2 P# h& u. m
Paired sample, 配对样本
7 C9 B4 u+ x5 ~, C/ p9 h) `Pairwise slopes, 成对斜率0 i. n" ^) N5 S1 x% \- [ b9 @
Parabola, 抛物线
6 N' J* Y3 | D* E$ w" M4 E: RParallel tests, 平行试验) u9 a' Z! L, s3 Z8 t( ^0 O
Parameter, 参数2 X* j r9 Y; ~1 i8 |* l
Parametric statistics, 参数统计
9 _, B8 X6 o- G3 V z' C/ \' yParametric test, 参数检验. K. u& @; [4 _7 l( C
Partial correlation, 偏相关: X1 {$ B3 C! q1 n2 B
Partial regression, 偏回归7 i7 @6 }6 \6 `- {- y& `
Partial sorting, 偏排序: ^$ g4 T2 q. k. Q, ~. {
Partials residuals, 偏残差$ o: a9 b! P+ o" \5 ?
Pattern, 模式
4 b" E4 C% r+ v5 aPearson curves, 皮尔逊曲线! b3 D8 Z/ b5 @8 G ~% `
Peeling, 退层0 ~! @: r7 P; i) X7 |% i4 m/ n; |7 B
Percent bar graph, 百分条形图* t% b5 ^5 k" `. |* ~, T
Percentage, 百分比7 \$ e3 [1 {! Z3 g
Percentile, 百分位数
8 ^+ {3 k* H t- L# dPercentile curves, 百分位曲线! c2 l$ ~5 m K D: m9 X L" S) d
Periodicity, 周期性
c1 }1 C5 R8 {+ G1 ~% H. H ]* U, o9 PPermutation, 排列5 f c u% q; Z7 _/ N6 M
P-estimator, P估计量- k7 x( V1 B! {, P& e) s5 i8 L
Pie graph, 饼图
4 c0 [& M7 W5 }. S GPitman estimator, 皮特曼估计量
6 `* u$ k( G! `Pivot, 枢轴量" i. T, @4 C( Q2 x
Planar, 平坦
) h" _, T% J, J/ Q# o+ APlanar assumption, 平面的假设- E* H* }$ i5 a+ L$ u
PLANCARDS, 生成试验的计划卡4 q' ^( s# [* o, S, h7 n
Point estimation, 点估计
$ m X( c! D; o1 ~7 C. |% cPoisson distribution, 泊松分布7 O$ r' ?! |( p& M) r2 F
Polishing, 平滑
! T% g, J* z6 o* f8 a' I' g% e; RPolled standard deviation, 合并标准差- B0 h6 p. }; P, m' n4 ~7 G6 _) d
Polled variance, 合并方差$ X9 z4 D/ u4 T& b5 h- v9 l
Polygon, 多边图
, X, q; K, O7 E. ?. n" f& \9 tPolynomial, 多项式& u0 L* A% m8 ]5 R* t9 k2 C/ @$ v$ V
Polynomial curve, 多项式曲线
* l) j _& H7 cPopulation, 总体) E4 H B/ Y$ [8 i0 f9 ]" ^4 E
Population attributable risk, 人群归因危险度
8 P6 t* o2 Z( i: x! W" _2 OPositive correlation, 正相关" G6 ^% \" ]4 j. L3 s! b
Positively skewed, 正偏! c3 E3 C; ~6 G3 s# U. Z
Posterior distribution, 后验分布5 n$ l% H) {$ O. H: z6 [
Power of a test, 检验效能- J* T! }0 h( Z1 k" H. A6 D
Precision, 精密度
' M0 R- I) s$ T) W% uPredicted value, 预测值" r+ `/ q; `, P8 }$ X$ d* O( b ^
Preliminary analysis, 预备性分析
* P: g/ Q6 c7 v2 U2 ?Principal component analysis, 主成分分析
" ?8 w5 ^& H0 u6 t$ \: ^Prior distribution, 先验分布 k7 Q3 n/ r- q, z/ ~
Prior probability, 先验概率
( `2 R" X; o4 V" W6 p( F: M8 `Probabilistic model, 概率模型
- ]$ P4 o8 s, e( n K! n: Rprobability, 概率
, c, }; o5 E, b8 }; ?3 ~Probability density, 概率密度
5 c. e7 x7 H1 c- Q% EProduct moment, 乘积矩/协方差$ C# ]1 s, y1 S+ `5 W
Profile trace, 截面迹图
1 ~* Y7 g% K0 a1 R \, BProportion, 比/构成比
8 J$ u" G. z' D9 B) [7 R9 jProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
! A$ q, a" k7 Z: t8 K: lProportionate, 成比例" w7 t5 ` _2 ?% X- m
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
: n$ z1 u* V4 u0 _+ ~Prospective study, 前瞻性调查
( P9 h( w* i1 n; HProximities, 亲近性 6 c3 d9 i* ^! G7 g# ~7 Z4 r2 }
Pseudo F test, 近似F检验- Q$ Z! t N% f) q* Q6 d/ i& ?
Pseudo model, 近似模型
9 a& `' m8 Q5 ~" jPseudosigma, 伪标准差' D3 R% T" f' ]' @9 d) {
Purposive sampling, 有目的抽样
8 ]1 X8 G. e. N& SQR decomposition, QR分解8 x$ q' ^: `% b! e8 `
Quadratic approximation, 二次近似
% T/ u1 W$ g- NQualitative classification, 属性分类
) H8 W2 J9 }+ i" `; j+ IQualitative method, 定性方法
+ K @6 B4 r" I; y% p" a1 OQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
4 z- }/ g! Q! e7 aQuantitative analysis, 定量分析& r$ n6 I/ M: \5 F" y+ T0 O
Quartile, 四分位数0 I/ ~. A6 H1 i) ~$ I0 z7 P$ E
Quick Cluster, 快速聚类8 I1 T( Z$ l9 l' y4 F- A
Radix sort, 基数排序
1 ~9 n' ^7 d" H' bRandom allocation, 随机化分组
; W6 i, |; ^3 k$ M" U- TRandom blocks design, 随机区组设计, Q0 m( M7 |5 D% o. Q& C% v) n
Random event, 随机事件+ n! q9 @9 Z' {% d! V( t
Randomization, 随机化
9 ^- ~6 t! k- S) Z4 fRange, 极差/全距5 M1 s: f/ K0 C* g2 D3 q) o
Rank correlation, 等级相关 p; k/ r% j+ V% W5 i% b+ W
Rank sum test, 秩和检验
* u' ~) W9 V# @" k( Y. QRank test, 秩检验
8 F6 y6 J3 \5 U4 ]Ranked data, 等级资料0 Y+ ^( Z9 q" N
Rate, 比率
' |% \5 \! k1 l7 G, z# _( C1 i/ i# JRatio, 比例; e3 {/ n. W% k. d
Raw data, 原始资料
) C% a& D, B7 P+ k5 ?9 PRaw residual, 原始残差, e9 x( M3 O* N, D5 d/ U
Rayleigh's test, 雷氏检验
$ B1 o: F! L) S6 v7 i' q) `( J1 H7 ]+ `Rayleigh's Z, 雷氏Z值 5 _2 `* c$ \" r0 N7 I& @
Reciprocal, 倒数
+ U0 r7 x: S [5 p. LReciprocal transformation, 倒数变换2 ]% f4 H& N5 V3 |
Recording, 记录# ?7 z! A) }& E8 R/ N, ?
Redescending estimators, 回降估计量" z" l) y. a: B" Z; \7 S7 e! O
Reducing dimensions, 降维
$ j! d/ o2 r8 F% l% y: \3 d: |Re-expression, 重新表达
, M$ w0 s6 z9 U( v5 ^Reference set, 标准组1 K( h0 M6 t: U7 ?
Region of acceptance, 接受域
6 z, {( M+ t+ MRegression coefficient, 回归系数
; \ A$ w3 b# I# Q1 ORegression sum of square, 回归平方和
0 d2 s9 X M+ T# a& I& z% VRejection point, 拒绝点6 {6 O5 ~1 I% x4 z
Relative dispersion, 相对离散度5 b; v+ v/ Q1 i
Relative number, 相对数5 m/ W0 ^3 o5 l$ W/ V) X
Reliability, 可靠性
0 t& V1 E9 x% eReparametrization, 重新设置参数) s: x1 u1 ~2 A0 S- v
Replication, 重复( t# ~& E9 @7 D' t2 q1 D
Report Summaries, 报告摘要
( U$ s* K; o7 B) L& S+ A; k/ C5 ~Residual sum of square, 剩余平方和! q6 \1 g5 v) _
Resistance, 耐抗性
6 q) S; _" t8 x. fResistant line, 耐抗线7 g. V2 J1 j7 S |
Resistant technique, 耐抗技术
" A0 I/ `" k2 D( \, JR-estimator of location, 位置R估计量% p& t1 C' T4 g' V9 ^0 O
R-estimator of scale, 尺度R估计量# @1 |. a( J4 w% x0 j
Retrospective study, 回顾性调查
2 T: W3 _5 r5 v4 g, f! v' H7 vRidge trace, 岭迹3 O4 A6 o7 O& d5 u1 h- a
Ridit analysis, Ridit分析
/ `* x+ d) s) I7 MRotation, 旋转
: i& D) U! p3 e8 o) `Rounding, 舍入
' J: b8 r* e, n5 x7 N7 ^ }# oRow, 行4 y$ m: y4 F( K% o) |
Row effects, 行效应* Y& \) _; o9 u" i$ I1 @
Row factor, 行因素7 @9 q% k/ }$ L+ b2 @1 ?9 P
RXC table, RXC表! H& a) r0 \$ J" Q5 K6 N# ?
Sample, 样本
( V1 Q5 D% L3 j9 H4 NSample regression coefficient, 样本回归系数/ l8 O3 ~6 E% H; f7 X& C4 w( j
Sample size, 样本量8 ?5 E0 X: ?# \1 u
Sample standard deviation, 样本标准差) P \' d3 |$ s0 l# C
Sampling error, 抽样误差7 K4 |9 ]" o! r1 c8 R+ Q4 @
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
6 \2 d) b% _2 m" H/ U" N; @5 rScale, 尺度/量表
5 x7 A) a& G+ N" K2 |' Z2 CScatter diagram, 散点图
8 f8 V* h/ c' x) ~7 WSchematic plot, 示意图/简图
+ L8 D) I& `1 Q% r: c4 G. \Score test, 计分检验: M% R# Y% O {4 @
Screening, 筛检0 G* ~& R9 |& |& v3 L0 a
SEASON, 季节分析 & r4 s- q( p- t) h- _5 t
Second derivative, 二阶导数
; T' t6 f) g( t% @) b1 SSecond principal component, 第二主成分& f- l+ E# |; a
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 & a0 l" ^# V+ X' n8 _
Semi-logarithmic graph, 半对数图: ?9 G4 w- V; ]4 R
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸6 T# H0 y/ l/ q3 L% u) k3 v5 {
Sensitivity curve, 敏感度曲线/ ~3 l1 \% S! P" Q! Q9 @
Sequential analysis, 贯序分析
/ m, x6 D8 `6 x; @4 P5 N- v% BSequential data set, 顺序数据集
" O# s; o9 a1 q( ~. USequential design, 贯序设计& J% |1 b: A0 V9 T' S
Sequential method, 贯序法! @( q0 I# a" D: Z
Sequential test, 贯序检验法; C, E, s8 E; C @$ P- p
Serial tests, 系列试验* a' r. h0 j: Y# a+ N
Short-cut method, 简捷法 ! r* o' |6 p* ~/ }
Sigmoid curve, S形曲线
' |" z+ P/ f; b; ZSign function, 正负号函数
F3 g7 V" V: pSign test, 符号检验
( M, E- z6 [1 c; G5 W4 f+ j9 r4 }Signed rank, 符号秩' }8 U9 M: r( `/ h* d
Significance test, 显著性检验/ t& n, Z! n9 y/ {
Significant figure, 有效数字
1 J2 O! P3 p# T: M: w* O1 MSimple cluster sampling, 简单整群抽样9 J' \- b6 i" P- {2 J; {2 c6 m
Simple correlation, 简单相关
: J: c) ?' O5 z+ A* d+ qSimple random sampling, 简单随机抽样
! J; L7 B8 e/ v- {) x* e" s- gSimple regression, 简单回归
O+ a0 B: A- y$ ^simple table, 简单表
8 A; i N2 e2 sSine estimator, 正弦估计量3 r; _( c+ g! n; N3 X7 `
Single-valued estimate, 单值估计& ?& T8 l6 H- ~ x
Singular matrix, 奇异矩阵
/ x+ Y2 t1 W' m zSkewed distribution, 偏斜分布+ R' N) s2 w) D3 |% H3 c4 q
Skewness, 偏度 V& i/ Y. c4 Y+ |0 d
Slash distribution, 斜线分布( F6 Y( {, r, b8 Z
Slope, 斜率
4 s, S/ ?6 `. U; L! C6 _Smirnov test, 斯米尔诺夫检验2 e$ |7 g3 B5 @% X `1 g* v
Source of variation, 变异来源
; E r& M3 J1 U5 g3 ~7 a# Q. z, YSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
, b' |; y4 l3 DSpecific factor, 特殊因子5 P4 W1 @4 O5 s* {! y5 B# [* j( L
Specific factor variance, 特殊因子方差 A1 h7 |$ ~3 f- N# |/ G
Spectra , 频谱
1 A" G) s C7 l0 A7 }Spherical distribution, 球型正态分布/ i! |2 o; Z, f7 P7 e! ^
Spread, 展布1 f* ?1 V, G- D! o
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
+ z1 `+ [8 ^$ a" DSpurious correlation, 假性相关
# L& O$ h9 d& ]" f. jSquare root transformation, 平方根变换
" t- A# C, s: @. s( p) M5 VStabilizing variance, 稳定方差! D' [2 d. `" @: O) z+ l
Standard deviation, 标准差
+ w8 a' V/ @# K$ [5 j& s6 TStandard error, 标准误7 q! @7 b5 U* R8 h& s8 t
Standard error of difference, 差别的标准误8 d9 f! H* l6 R7 K, o
Standard error of estimate, 标准估计误差: P: m# O3 P4 ~, a& j7 t. Q+ k8 P5 w
Standard error of rate, 率的标准误
* p! o; c7 I1 r3 k& H* jStandard normal distribution, 标准正态分布
6 g y4 {; M* p8 p$ g' C) JStandardization, 标准化* I2 A: x1 k. ~+ a, x
Starting value, 起始值2 S# s# u# j. J: Z. Y
Statistic, 统计量
) h* S6 A0 p" L8 _: n X- pStatistical control, 统计控制
& C3 O2 }% F4 _; g JStatistical graph, 统计图
8 k' J$ A. e9 u' d7 l' w. B, i, PStatistical inference, 统计推断
# w, ^2 D6 n* z$ i4 D. j/ D& vStatistical table, 统计表
/ K- q/ D4 }, ~$ f% a% L1 s* GSteepest descent, 最速下降法
3 `1 [$ L% f9 T4 aStem and leaf display, 茎叶图
' r9 } l+ n P0 e! c- v0 `Step factor, 步长因子
; i# q9 N0 G# h D6 @% ?Stepwise regression, 逐步回归
" N* B, l. e+ L% h) g, zStorage, 存
5 G7 S: J1 o6 H! dStrata, 层（复数）
% t7 }6 S1 _" Y+ Y* V6 S1 n' y/ mStratified sampling, 分层抽样& l0 w: J' X, a3 N$ V
Stratified sampling, 分层抽样
- } d7 ^* N) Y* [9 cStrength, 强度
' @9 `4 }7 s Q2 g3 }9 r9 M9 AStringency, 严密性
5 |; @$ r! k! Z) H p% G' t' \Structural relationship, 结构关系% C* ?! S' k. o, V% u; `6 f7 g
Studentized residual, 学生化残差/t化残差- K4 p3 B7 J* _6 W- i
Sub-class numbers, 次级组含量/ `4 n. u: W4 B k% _
Subdividing, 分割
/ w. k, A( f. G4 S: T0 `Sufficient statistic, 充分统计量! w1 Q+ `# ~, u) S- Z" s
Sum of products, 积和
9 V! g: d( T0 M( D5 tSum of squares, 离差平方和5 t8 {4 P% c k7 Z3 h( g
Sum of squares about regression, 回归平方和
$ j. [, h# A. u7 XSum of squares between groups, 组间平方和7 J4 {7 x I; ^ w8 L# U
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和6 D& K, s8 K& n4 J, ]
Sure event, 必然事件
9 q% b& w" }6 |1 j/ tSurvey, 调查
8 Q! `1 a% T2 k+ O; iSurvival, 生存分析( A6 V' j& h' N( }' g6 j
Survival rate, 生存率
+ U3 a D* i; ?/ GSuspended root gram, 悬吊根图8 i, s' h2 o. P0 V' B6 Q
Symmetry, 对称6 H: v& n0 _: S) B9 c" Y
Systematic error, 系统误差
. ]7 ^' [ O2 ESystematic sampling, 系统抽样0 P) ^$ P: W" ]. c
Tags, 标签# f* B3 U U5 ~- k. M- K
Tail area, 尾部面积 U1 c: I" ]* s4 A
Tail length, 尾长: y) h% y2 N! B
Tail weight, 尾重
. o6 u, S; C \0 \/ e; aTangent line, 切线
/ u* W# {- Y5 a, L) ETarget distribution, 目标分布! Q: }+ ]0 B, x$ ?0 R
Taylor series, 泰勒级数3 U, p# ~) X, n1 x, q$ i2 ?' Q7 ]' t
Tendency of dispersion, 离散趋势
- H: k5 a3 S7 X8 W4 lTesting of hypotheses, 假设检验
1 E' R( w3 Y# t) [Theoretical frequency, 理论频数
, X* ]% l0 d9 ^% m; X0 [- ]Time series, 时间序列
6 K0 \) @" y4 `: ~5 r0 rTolerance interval, 容忍区间4 H1 e0 f1 c T* w& ~( _
Tolerance lower limit, 容忍下限9 {7 b1 t1 b& [) s0 J2 p1 G' v6 w
Tolerance upper limit, 容忍上限: w: ]4 j/ Z8 O( N( b( m- f
Torsion, 扰率
0 n# a) z: \; @9 H, UTotal sum of square, 总平方和' ~4 H1 t7 B2 J* N7 B3 |
Total variation, 总变异# x+ o$ T, l/ S$ j4 j* ]
Transformation, 转换3 M' s9 e/ j4 {
Treatment, 处理
- K) f/ g" n3 n9 b- PTrend, 趋势% p9 i: W: b4 q/ s6 q; S2 x
Trend of percentage, 百分比趋势& S7 a5 z2 ~6 r X4 r. M
Trial, 试验
0 h& a" N( @# r( O1 m6 HTrial and error method, 试错法2 H/ n1 d+ m9 r7 G, @2 t+ A: Y
Tuning constant, 细调常数
\1 V8 i8 d: L: Y. s+ U$ PTwo sided test, 双向检验5 n, ^ ]+ [- |% Q* P3 M' i
Two-stage least squares, 二阶最小平方
5 P( Z0 w# e- ^Two-stage sampling, 二阶段抽样! I% E8 V' g' e/ ?5 c
Two-tailed test, 双侧检验
9 x5 l) l( Q$ C; m. m: [$ a' J# @Two-way analysis of variance, 双因素方差分析) G L2 t' {0 u; u5 [7 D
Two-way table, 双向表
3 K+ ^' V- X) `4 F9 kType I error, 一类错误/α错误7 z8 Z" g8 _' R, \2 p C9 g1 t2 f
Type II error, 二类错误/β错误6 \" m2 O5 S/ @ s
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
& w1 F4 t8 P$ J) {4 f( k+ F9 S! qUnbiased estimate, 无偏估计7 A$ ~. o# V& f! n' t
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
* W" D, N% j x/ M1 tUnequal subclass number, 不等次级组含量) P6 R7 ?5 ^$ y, {( V# k
Ungrouped data, 不分组资料. j6 M8 m0 U3 Y( y# w% q5 P
Uniform coordinate, 均匀坐标3 \ A$ A/ B) p9 D- V
Uniform distribution, 均匀分布/ ?. O3 }3 d: b" [2 N
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计+ t" w. x$ A0 j `
Unit, 单元) q5 t2 D) a5 f8 o
Unordered categories, 无序分类
& E4 a7 V4 A* f+ l$ X* t5 _Upper limit, 上限: m, f' i v: U% T
Upward rank, 升秩* Y4 P! Y% [) U
Vague concept, 模糊概念; M- D( ?; h7 G( O
Validity, 有效性
; o& d7 o( f' x( c; |- M$ [3 [% c4 m) JVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计. ]7 `3 y: x' A/ P
Variability, 变异性
; f5 s. f3 g+ [. \9 QVariable, 变量8 [5 c( ~5 ~+ H7 q- W
Variance, 方差
' _" ^$ k2 k' e8 X) oVariation, 变异 a: C$ B2 B* V' |3 [6 _$ x' a# F g1 B
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转, [9 h6 G; k& B* U
Volume of distribution, 容积
2 ]# K; s$ m, r$ k0 M1 PW test, W检验
$ f) e3 Z% \: z+ M% OWeibull distribution, 威布尔分布
; s" Z+ d& ?' I @9 Q2 _# t( Y, mWeight, 权数
- ]( q0 I5 c: J% Y3 @$ Z; k5 d! VWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验! z2 B# V* ]4 N$ M" D. W3 P) y
Weighted linear regression method, 加权直线回归
4 i5 X0 j* L' _ O7 _Weighted mean, 加权平均数3 ?; N6 X7 a: h% k2 i
Weighted mean square, 加权平均方差
5 H+ n: w& _1 f8 J- l, n4 r; oWeighted sum of square, 加权平方和
0 Q% ?7 y" b! S! a& _- e; j2 v! KWeighting coefficient, 权重系数2 f! w, q: ~0 k6 m9 \' n
Weighting method, 加权法 , u4 @; i6 z. N- f# ^
W-estimation, W估计量% Z( t1 r( k4 p* H8 B
W-estimation of location, 位置W估计量
; J9 C/ c4 v1 r# p2 yWidth, 宽度/ f. U2 f9 d5 |8 a) P" i0 L4 @9 j
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
0 p1 z. P7 M2 @& A$ S7 R! rWild point, 野点/狂点 W0 ^6 g5 [. }# w
Wild value, 野值/狂值! U9 g- D+ X& h" i! }# F7 N! i
Winsorized mean, 缩尾均值" X4 M7 `% ?5 {. F$ ?% t( x1 {9 b
Withdraw, 失访
! i" S5 K9 v8 g; ]. G# {0 L0 gYouden's index, 尤登指数
" q" M A. U* n/ N& G$ _, MZ test, Z检验
' O( E d; ]% ?Zero correlation, 零相关
$ Z1 {. X" Q) D0 hZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
